近年來老年化社會是當前全球先進國家面臨之重要議題，因此政府推動「在地老化」以減輕照護者壓力並減少因高齡化帶來的醫療支出，然而長照相關人力及資源嚴重不足，造成泛亞健康族群日常生活暴露在意外風險之中，其中跌倒事件在所有危害病人的安全通報數量中高居第二。因此針對跌倒事件的偵測、預判等議題，本團隊利用慣性感測器開發頭戴型動作偵測系統，此系統能即時擷取人體姿態訊號，並藉由人工智慧演算法辨識使用者目前姿態的概況，並在跌倒事件發生後給予及時的辨識與警訊的提醒，此外此系統亦可針對步態資訊進行分析，以建立平衡能力評估與跌倒事件的預測。此研究不僅能即時判斷跌倒事件而減少傷害後遺症的影響，更能偵測年長者之步態且評估跌倒之可能性，再搭配醫師在復健動作與生活習慣之建議，將能有效改善高齡者與泛亞健康族群老年生活品質。

為了方便穿戴且能量測頭部動態資訊，此研究將裝置設計成眼鏡之形狀，且此裝置包含一8位元的微處理器、16位元的三軸加速度器與陀螺儀、12位元的陀螺儀和一Wi-Fi模組，所有元件將集成於一8.5 mm × 140 mm 眼鏡型的印刷電路板上。